save:如果为True,则将预测结果保存到run/retect/repredict(或predict2、predict3等)。 device:如前所述,在M系列Mac上使用device=“mps”。 有关预测参数的完整列表,请访问: https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#inference-arguments。 使用CLI预测 运行以下CLI命令即可启动模型: 复制 python3 predict.py...
首先,代码通过import语句导入必要的Python包,包括操作系统接口os、PyTorch库torch、YAML文件解析库yaml以及Ultralytics的YOLO模型。紧接着,我们设置设备变量device,这样模型就可以在GPU上进行训练(如果可用),这是深度学习训练过程中提升速度的关键。 importosimporttorchimportyamlfromultralyticsimportYOLO# 导入YOLO模型fromQ...
首先,代码通过import语句导入必要的Python包,包括操作系统接口os、PyTorch库torch、YAML文件解析库yaml以及Ultralytics的YOLO模型。紧接着,我们设置设备变量device,这样模型就可以在GPU上进行训练(如果可用),这是深度学习训练过程中提升速度的关键。 importosimporttorchimportyamlfromultralyticsimportYOLO# 导入YOLO模型fromQ...
This example provides simple YOLOv8 training and inference examples. For full documentation on these and othermodessee thePredict,Train,ValandExportdocs pages. Note the below example is for YOLOv8Detectmodels for object detection. For additional supported tasks see theSegment,Classify,OBBdocs andPose...
对于每个子图,它使用 加载相应的图像os.path.join(validImagePath, selectedImage[i]),使用 方法执行推理bestModel.predict(),并使用 绘制带注释的图像results[0].plot()。 OpenCV的cv2.cvtColor()函数用于将带注释的图像从BGR转换为RGB格式,适合用Matplotlib显示。 最后,它使用 隐藏每个子图的轴ax.axis('off')。
yolo detect predict model=yolov8s.ptsource='<>' 在这里,你可以根据本页面上的表格来改变来源。 地址:https://6xz1.cn/tUlt4 另外,如果你不指定来源,它将默认使用一个名为 "bus.jpg "的图像。 基准测试结果 在进入基准测试结果之前,我将快速强调我们用于基准测试过程的每台设备的AI性能。
从上面可以看出,YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计,本身的创新点不多,偏向工程实践,主推的还是 ultralytics 这个框架本身。
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) 4.2 模型训练 在模型训练部分,我们将深入探讨如何利用Python及其强大的库来训练一个安全帽检测模型。 首先,我们的代码导入了os库用于操作系统相关的功能,如文件路径的处理;torch库是PyTorch的核心,它提供了深度学习模型训练所需的各种工具和函数;yaml库用于解析和处理...
size(0) predict_config = torch.ones((batch, predict_bounding_boxes.shape[1], 1), device=predict_bounding_boxes.device, dtype=predict_bounding_boxes.dtype) batch_predicts = torch.cat([predict_bounding_boxes, predict_config, predict_scores], dim=-1) batch_nms_predicts = torch_utils.non_max...
results = model.predict( r"D:\ultralytics-main\ultralytics\datasets\original-license-plates\test\images\b9f5b9acf1777acf_jpg.rf.b92969d5c3738ece6a84dcd2d0ea3ce0.jpg", save=True, imgsz=320, conf=0.5,device=0,iou=0.5) 3.2 预测结果 当使用save=true,训练后的结果保存在 runs\detect\predi...